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  • (3.0分)【判断题】两点的V投影能反映出点在空间的上下、前后关系。(2.0分)【判断题】两点的W投影能反映出点在空间的前后、左右关系。(2.0分)【多选题】道路的走向,可用( )来确定。(5.0分)【多选题】路基横断面图的...

    【单选题】城市道路平面图中,( )用粗实线表示。(3.0分)

    【判断题】两点的V投影能反映出点在空间的上下、前后关系。(2.0分)

    【判断题】两点的W投影能反映出点在空间的前后、左右关系。(2.0分)

    【多选题】道路的走向,可用( )来确定。(5.0分)

    【多选题】路基横断面图的基本形式有( )。(5.0分)

    【多选题】在路线纵断面图中,比较设计线与地面线的相对位置,可确定( )。(5.0分)

    【单选题】路线纵断面图中的符号“└┬┘”表示( )。(3.0分)

    【单选题】由于城市道路平面图采用比较大的比例,所以在平面图上可按比例画出道路的( )。(3.0分)

    【判断题】投影面平行线在所平行的投影面上的投影均反映实长。(2.0分)

    【多选题】在路线纵断面图中,( )公路设计线上各点的标高通常是指中央分隔带外缘的设计高程。(5.0分)

    【判断题】最常见的较简单的平曲线为缓和曲线。(2.0分)

    【单选题】在二级公路的路线纵断面图中,设计线上各点的标高通常是指( )。(3.0分)

    【单选题】城市道路平面图中,( )用粗双点画线表示。(3.0分)

    【多选题】在路线平面图中,转折处应注写交角点代号并依次编号,还要注出曲线段的( )的位置。(5.0分)

    【单选题】路线纵断面图中的符号“┌┬┐”表示( )。(3.0分)

    【简答题】按要求提交项目视频: 1 视频时长3分钟 2 有字幕 3有片头片尾 4 有配音 5 主题电子商务

    【多选题】根据机动车道非机动车道的不同布置形式,城市道路横断面布置的基本形式有( )。(5.0分)

    【单选题】路线纵断面图的“直线及平曲线”栏中的“└┘”表示( )。(3.0分)

    【多选题】道路工程具有( )的特点。(5.0分)

    【单选题】路线纵断面图的“直线及平曲线”栏中的“┌┐”表示( )。(3.0分)

    【单选题】在道路工程设计线的纵向坡度变更处,应按规定设置( ),以利于汽车平稳行驶。(3.0分)

    【单选题】桥梁的地质断面图有时以地质柱状图的形式直接绘在桥型布置图的立面图( )。(3.0分)

    【判断题】W面投影能够反映形体左右、前后的位置关系。(2.0分)

    【简答题】设计女包海报,护肤品海报

    【单选题】城市道路平面图中,( )用细点画线表示。(3.0分)

    【多选题】城市道路的横断面由( )等组成。(5.0分)

    【单选题】当桥梁结构较简单时,桥梁总体布置图中的立面图也可采用单纯的( )来表示。(3.0分)

    【单选题】对于无桥台的桥梁,桥长L是( )。(3.0分)

    【判断题】只要已知点的任意两面投影,就可以运用投影规律求出该点的第三投影。(2.0分)

    【单选题】下列按照桥梁全长和跨径的分类中,不正确的是( )。(3.0分)

    【判断题】如果直线的两面投影为倾斜直线,则该直线为一般位置直线。(2.0分)

    【判断题】公里桩宜标注在路线前进方向的左侧,用“KXXX”表示其公里数,且注写在符号的上方。(2.0分)

    【多选题】在路线纵断面图中,在平曲线的( )等处可设置加桩。(5.0分)

    【多选题】城市路线平面图中地形面上的地物更多见的是( )等。(5.0分)

    【单选题】下列桥梁类型中,不属于圬工桥的是( )。(3.0分)

    【单选题】由于城市道路的设计是在城市规划与交通规划的基础上实施的,交通性质和组成部分比较复杂,所以( )是矛盾的主要方面。(3.0分)

    【多选题】在城市道路平面图中,应该按平面图的比例画出并详细注明( )。(5.0分)

    【多选题】城市道路横断面图分为( )。(5.0分)

    【单选题】由于桥梁左右对称,立面图一般采用( )的形式表示。(3.0分)

    【多选题】城市道路的线形设计结果是通过( )来表达的。(5.0分)

    【判断题】三面投影图之间的“三等”关系为长对正、高平齐和宽相等。(2.0分)

    【单选题】下列不属于地形等高线特征的是( )。(3.0分)

    【单选题】桥梁的上部结构习惯称为( )。(3.0分)

    【简答题】设计灯具主图,数据线主图

    【判断题】两点的H投影能反映出点在空间的前后、上下关系。(2.0分)

    【单选题】桥梁总体布置图中的平面图采用半剖图画法时,半剖图是指( )。(3.0分)

    【判断题】一般位置直线的三个投影都倾斜于投影轴,并且长度均小于实长。(2.0分)

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    【多选题】道路分为( )两种。(5.0分)

    【多选题】在路线纵断面中,公路纵向设计线,是由( )组成的。(5.0分)

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  • P03: 多重背包问题

    2012-01-07 15:14:14
    第i种物品最多有n[i]件可用,每件费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。 基本算法 这题目和完全背包问题很类似。基本的方程只需将完全背包问题...

    P03: 多重背包问题

    题目

    N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有n[i]件可用,每件费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。

    基本算法

    这题目和完全背包问题很类似。基本的方程只需将完全背包问题的方程略微一改即可,因为对于第i种物品有n[i]+1种策略:取0件,取1件……取n[i]件。令f[i][v]表示前i种物品恰放入一个容量为v的背包的最大权值,则有状态转移方程:

    f[i][v]=max{f[i-1][v-k*c[i]]+k*w[i]|0<=k<=n[i]}

    复杂度是O(V*Σn[i])。

    转化为01背包问题

    另一种好想好写的基本方法是转化为01背包求解:把第i种物品换成n[i]件01背包中的物品,则得到了物品数为Σn[i]的01背包问题,直接求解,复杂度仍然是O(V*Σn[i])。

    但是我们期望将它转化为01背包问题之后能够像完全背包一样降低复杂度。仍然考虑二进制的思想,我们考虑把第i种物品换成若干件物品,使得原问题中第i种物品可取的每种策略——取0..n[i]件——均能等价于取若干件代换以后的物品。另外,取超过n[i]件的策略必不能出现。

    方法是:将第i种物品分成若干件物品,其中每件物品有一个系数,这件物品的费用和价值均是原来的费用和价值乘以这个系数。使这些系数分别为 1,2,4,...,2^(k-1),n[i]-2^k+1,且k是满足n[i]-2^k+1>0的最大整数。例如,如果n[i]为13,就将这种 物品分成系数分别为1,2,4,6的四件物品。

    分成的这几件物品的系数和为n[i],表明不可能取多于n[i]件的第i种物品。另外这种方法也能保证对于0..n[i]间的每一个整数,均可以用若干个系数的和表示,这个证明可以分0..2^k-1和2^k..n[i]两段来分别讨论得出,并不难,希望你自己思考尝试一下。

    这样就将第i种物品分成了O(log n[i])种物品,将原问题转化为了复杂度为<math>O(V*Σlog n[i])的01背包问题,是很大的改进。

    下面给出O(log amount)时间处理一件多重背包中物品的过程,其中amount表示物品的数量:

    procedure MultiplePack(cost,weight,amount)
        if cost*amount>=V
            CompletePack(cost,weight)
            return
        integer k=1
        while k<amount
            ZeroOnePack(k*cost,k*weight)
            amount=amount-k
            k=k*2
        ZeroOnePack(amount*cost,amount*weight)

    希望你仔细体会这个伪代码,如果不太理解的话,不妨翻译成程序代码以后,单步执行几次,或者头脑加纸笔模拟一下,也许就会慢慢理解了。

    O(VN)的算法

    多重背包问题同样有O(VN)的算法。这个算法基于基本算法的状态转移方程,但应用单调队列的方法使每个状态的值可以以均摊O(1)的时间求解。由于用单调队列优化的DP已超出了NOIP的范围,故本文不再展开讲解。我最初了解到这个方法是在楼天成的“男人八题”幻灯片 上。

    小结

    这里我们看到了将一个算法的复杂度由O(V*Σn[i])改进到O(V*Σlog n[i])的过程,还知道了存在应用超出NOIP范围的知识的O(VN)算法。希望你特别注意“拆分物品”的思想和方法,自己证明一下它的正确性,并将完整的程序代码写出来。

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  • rollingwriter test write gorounter time %v\n", time.Now())) writer.Write(bf) } }() wg.Wait() </code></pre> <p>运行了一段时间,输出如下,也没有按照2k切分: 里面的内容也是不可读...
  • P02: 完全背包问题

    千次阅读 2012-01-05 15:19:22
    N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。 基本思路 这个问题非常类似于01...

    P02: 完全背包问题

    题目

    N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。

    基本思路

    这个问题非常类似于01背包问题,所 不同的是每种物品有无限件。也就是从每种物品的角度考虑,与它相关的策略已并非取或不取两种,而是有取0件、取1件、取2件……等很多种。如果仍然按照解 01背包时的思路,令f[i][v]表示前i种物品恰放入一个容量为v的背包的最大权值。仍然可以按照每种物品不同的策略写出状态转移方程,像这样:

    f[i][v]=max{f[i-1][v-k*c[i]]+k*w[i]|0<=k*c[i]<=v}

    这跟01背包问题一样有O(VN)个状态需要求解,但求解每个状态的时间已经不是常数了,求解状态f[i][v]的时间是O(v/c[i]),总的复杂度可以认为是O(V*Σ(V/c[i])),是比较大的。

    01背包问题的基本思路加以改进,得到了这样一个清晰的方法。这说明01背包问题的方程的确是很重要,可以推及其它类型的背包问题。但我们还是试图改进这个复杂度。

    一个简单有效的优化

    完全背包问题有一个很简单有效的优化,是这样的:若两件物品i、j满足c[i]<=c[j]且w[i]& gt;=w[j],则将物品j去掉,不用考虑。这个优化的正确性显然:任何情况下都可将价值小费用高得j换成物美价廉的i,得到至少不会更差的方案。对于 随机生成的数据,这个方法往往会大大减少物品的件数,从而加快速度。然而这个并不能改善最坏情况的复杂度,因为有可能特别设计的数据可以一件物品也去不掉。

    这个优化可以简单的O(N^2)地实现,一般都可以承受。另外,针对背包问题而言,比较不错的一种方法是:首先将费用大于V的物品去掉,然后使用类似计数排序的做法,计算出费用相同的物品中价值最高的是哪个,可以O(V+N)地完成这个优化。这个不太重要的过程就不给出伪代码了,希望你能独立思考写 出伪代码或程序。

    转化为01背包问题求解

    既然01背包问题是最基本的背包问题,那么我们可以考虑把完全背包问题转化为01背包问题来解。最简单的想法是,考虑到第i种物品最多选V/c[i]件,于是可以把第i种物品转化为V/c[i]件费用及价值均不变的物品,然后求解这个01背包问题。这样完全没有改进基本 思路的时间复杂度,但这毕竟给了我们将完全背包问题转化为01背包问题的思路:将一种物品拆成多件物品。

    更高效的转化方法是:把第i种物品拆成费用为c[i]*2^k、价值为w[i]*2^k的若干件物品,其中k满足c[i]*2^k<=V。这是二进制的思想,因为不管最优策略选几件第i种物品,总可以表示成若干个2^k件物品的和。这样把每种物品拆成O(log V/c[i])件物品,是一个很大的改进。

    但我们有更优的O(VN)的算法。

    O(VN)的算法

    这个算法使用一维数组,先看伪代码:

    for i=1..N
        for v=0..V
            f[v]=max{f[v],f[v-cost]+weight}

    你会发现,这个伪代码与P01的伪代码只有v的循环次序不同而已。 为什么这样一改就可行呢?首先想想为什么P01中要按照v=V..0的逆序来循环。这是因为要保证第i次循环中的状态f[i][v]是由状态f[i-1] [v-c[i]]递推而来。换句话说,这正是为了保证每件物品只选一次,保证在考虑“选入第i件物品”这件策略时,依据的是一个绝无已经选入第i件物品的 子结果f[i-1][v-c[i]]。而现在完全背包的特点恰是每种物品可选无限件,所以在考虑“加选一件第i种物品”这种策略时,却正需要一个可能已选入第i种物品的子结果f[i][v-c[i]],所以就可以并且必须采用v=0..V的顺序循环。这就是这个简单的程序为何成立的道理。

    值得一提的是,上面的伪代码中两层for循环的次序可以颠倒。这个结论有可能会带来算法时间常数上的优化。

    这个算法也可以以另外的思路得出。例如,将基本思路中求解f[i][v-c[i]]的状态转移方程显式地写出来,代入原方程中,会发现该方程可以等价地变形成这种形式:

    f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i][v-c[i]]+w[i]}

    将这个方程用一维数组实现,便得到了上面的伪代码。

    最后抽象出处理一件完全背包类物品的过程伪代码:

    procedure CompletePack(cost,weight)
        for v=cost..V
            f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]}

    总结

    完全背包问题也是一个相当基础的背包问题,它有两个状态转移方程,分别在“基本思路”以及“O(VN)的算法“的小节中给出。希望你能够对这两个状态转移方程都仔细地体会,不仅记住,也要弄明白它们是怎么得出来的,最好能够自己想一种得到这些方程的方法。事实上,对每一 道动态规划题目都思考其方程的意义以及如何得来,是加深对动态规划的理解、提高动态规划功力的好方法。

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  • a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z n g z q t c o b m u h e l k p d a w x f y i v r s j 则字符串“encrypt”被加密为“tkzwsdf” 要求:设计程序将输入的文本串进行加密后输出,然后进行解密...

    一个文本串可用事先给定的字母映射表进行加密。例如,假设字母映射表为:

    a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
    n g z q t c o b m u h e l k p d a w x f y i v r s j
    则字符串“encrypt”被加密为“tkzwsdf” 要求:设计程序将输入的文本串进行加密后输出,然后进行解密并输出。

    //main.cpp
    #include <iostream>
    #include "SqString.h"
    using namespace std;
    
    SqString sqStr, matchStr;	//这两个变量在main函数中作初始化
    
    int main()
    {
    	SqString encrypt(SqString p);			//函数声明
    	SqString Unencrypt(SqString q);			//函数声明
    	SqString p, q;
    	char inputStr[MaxSize];					//存放输入的字符串
    	char sqChar[MaxSize] = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz";		//顺序字符串
    	char matchChar[MaxSize] = "ngzqtcobmuhelkpdawxfyivrsj";		//映射字符串
    	strAssign(sqStr, sqChar);
    	strAssign(matchStr, matchChar);
    	cout << "请输入要加密的字符串:" << endl;
    	cin >> inputStr;
    	strAssign(p, inputStr);
    	cout << "你输入的字符串为:" << endl;
    	DispStr(p);
    	q = encrypt(p);
    	cout << "加密后的字符串为:" << endl;
    	DispStr(q);
    	p = Unencrypt(q);
    	cout << "解密后的字符串为:" << endl;
    	DispStr(p);
    
    	system("pause");
    	return 0;
    }
    
    
    SqString encrypt(SqString p){
    	int i = 0, j = 0;
    	SqString q;		//接收加密对应的字符
    	for (i = 0; i <= p.length; i++) {
    		j = 0;
    		while (p.data[i] != sqStr.data[j] && j < sqStr.length) {
    			j++;	//用j控制对应映射位置的字符
    		}
    		if (j >= sqStr.length)
    			q.data[i] = p.data[i];
    		else
    			q.data[i] = matchStr.data[j];	//将映射的字符赋给字符串q的数据
    	}
    	q.length = p.length;
    	return q;
    }
    
    SqString Unencrypt(SqString q){
    	int i = 0, j;
    	SqString p;		//接收解密对应的字符
    	for (i = 0; i <= q.length; i++) {
    		j = 0;
    		while (q.data[i] != matchStr.data[j] && j < matchStr.length) {
    			j++;	//用j控制对应解密位置的字符
    		}
    		if (j >= matchStr.length)
    			p.data[i] = q.data[i];
    		else
    			p.data[i] = sqStr.data[j];		//将解密的字符赋给字符串q的数据
    	}
    	p.length = q.length;
    	return p;
    }
    
    
    
    //SqString.h
    #include <iostream>
    #define MaxSize 50
    using namespace std;
    
    typedef char ElemType;
    typedef struct {
    	char data[MaxSize];
    	int length;
    }SqString;
    
    void strAssign(SqString &s, char cstr[]) {
    	int i = 0;
    	for (i = 0; cstr[i] != '\0'; i++) {
    		s.data[i] = cstr[i];
    	}
    	s.length = i;
    }
    
    void DestroyStr(SqString &s) {
    
    }
    
    void DispStr(SqString s) {
    	int i;
    	if (s.length > 0) {
    		for (i = 0; i < s.length; i++) {
    			cout << s.data[i];
    		}
    		cout << endl;
    	}
    }
    
    

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  • TA75458P是双运算放大器,为8脚双列直插式塑料封装,可用AN1458等直接代换,常用于大屏幕彩电的重低音、双声道重低音放大电路,其在长虹C2588P、长虹R2519N(ON 5机芯)、东芝Z806XH型大屏幕彩电上的正常工作电压...
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  • 第i种物品最多有n[i]件可用,每件费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。 基本算法 这题目和完全背包问题很类似。基本的方程只需将完全背包问题...
  •  有N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有n[i]件可用,每件费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。 基本算法  这题目和完全背包问题很...
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